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81.
对不同发育期的克氏原螯虾的肝胰腺和性腺指数进行了测定,并采用甲醇抽提的方法,利用电化学发光免疫分析仪测定了克氏原螯虾不同发育期的卵巢和肝胰腺中孕酮和雌二醇的含量变化.结果表明,随着卵巢发育,发育初期肝胰腺指数随着发育的进行逐步增加,到初级卵黄发声期到达最大值后随之下降.卵巢中孕酮和雌二醇含量随着卵巢发育的程度而逐步提高,在初级卵黄发生期到达峰值,随后逐渐下降,在肝胰腺中有着相似的趋势,但是峰值出现稍晚,在次级卵黄发生期. 相似文献
82.
采用液质联用仪法测定生鲜乳中5种β-内酰胺类抗生素的残留量。试验结果表明,5种β-内酰胺类药物在5~100 ng/m L的浓度范围内,其回归标准曲线方程的相关系数为0.992 3~0.999 8,回收率在65.6%~102.2%范围内,变异系数为3.45%~9.23%。本试验为大批量生鲜乳样品的β-内酰胺类药物的检测提供了一种有效方法。 相似文献
83.
文章旨在研究犊牛开食料中添加不同含量的苜蓿干草对犊牛生长发育、营养物质消化率和瘤胃发酵参数的影响。试验选择45头刚出生的中国荷斯坦母犊牛,按照体重划分区组,采用完全随机区组试验设计,将新生犊牛分配到3个处理组中,每组15头犊牛。对照组犊牛开食料中不添加苜蓿干草;在试验组Ⅰ犊牛开食料中添加10%的苜蓿干草(干物质基础);试验组Ⅱ犊牛开食料中添加20%的苜蓿干草(干物质基础)。犊牛在60日龄断奶,断奶结束后试验继续进行20 d。试验期间,1~50 d为哺乳期,犊牛饲喂常乳(正常饲喂量)+开食料;51~60 d为断奶过渡期,犊牛饲喂常乳(减量)+开食料;61~80 d为断奶后期,犊牛饲喂开食料。犊牛7日龄时开始饲喂开食料,犊牛14日龄时,在开食料中开始添加苜蓿干草。每天记录开食料采食量,分别于试验第1天、第50天、第80天在早晨饲喂前称重犊牛体重,分别于第50天和第80天在犊牛采食开食料3 h后采集瘤胃液,测定挥发性脂肪酸浓度和NH3-N浓度。于试验最后3 d,采集粪便进行消化试验,测定营养物质消化率。试验结果表明,犊牛开食料中添加苜蓿干草显著提高了犊牛体重、平均日增重和干物质采食量,而且与添加剂量呈线性相关,以20%的添加量组犊牛具有最佳的生长性能,而对犊牛的饲喂效率没有显著影响。犊牛开食料中添加苜蓿干草显著改善了瘤胃发酵功能,增加了瘤胃液pH,提高了瘤胃液乙酸与丙酸的比值。苜蓿干草对犊牛的营养物质表观消化率没有显著影响。因此,本试验结果表明,犊牛开食料中添加20%的苜蓿干草显著提高了犊牛生长性能,改善了犊牛瘤胃发育和发酵功能。 相似文献
84.
<正>兽药残留的监控一般分为行政性兽药残留监控、统计性兽药残留监控、系统性兽药残留监控及国际性兽药残留监控。兽药残留监控问题长期以来备受各级重视,在2011年1月全国农产品质量安全监管工作会议上,国家把农产品质量安全、药残监控作为"十二五"期间现代农业建设的关键环节,坚持"源头入手, 相似文献
85.
基于改进RetinaNet的果园复杂环境下苹果检测 总被引:1,自引:1,他引:0
为了快速准确地检测重叠、遮挡等果园复杂环境下的苹果果实目标,该研究提出一种基于改进RetinaNet的苹果检测网络。首先,该网络在传统RetinaNet的骨干网络ResNet50中嵌入Res2Net模块,提高网络对苹果基础特征的提取能力;其次,采用加权双向特征金字塔网络(Bi-directional Feature Pyramid Network,BiFPN)对不同尺度的特征进行加权融合,提升对小目标和遮挡目标的召回率;最后,采用基于焦损失(Focal Loss)和高效交并比损失(Efficient Intersection over Union Loss,EIoU Loss)的联合损失函数对网络进行优化,提高网络的检测准确率。试验结果表明,改进的网络在测试集上对叶片遮挡、枝干/电线遮挡、果实遮挡和无遮挡的苹果检测精度分别为94.02%、86.74%、89.42%和94.84%,平均精度均值(meanAveragePrecision,mAP)达到91.26%,较传统RetinaNet提升了5.02个百分点,检测一张苹果图像耗时42.72 ms。与Faster-RCNN和YOLOv4等主... 相似文献
86.
棉田虫害的快速检测与准确识别是预防棉田虫害、提高棉花品质的重要前提。针对真实棉田环境下昆虫相似度高、背景干扰严重的问题,提出一种ECSF-YOLOv7棉田虫害检测模型。首先,采用EfficientFormerV2作为特征提取网络,以加强网络的特征提取能力并减少模型参数量;同时,将卷积注意力模块(convolution block attention module,CBAM)嵌入到模型的主干输出端,以增强模型对小目标的特征提取能力并削弱背景干扰;其次,使用GSConv卷积搭建Slim-Neck颈部网络结构,在减少模型参数量的同时保持模型的识别精度;最后,采用Focal-EIOU(focal and efficient IOU loss,Focal-EIOU)作为边界框回归损失函数,加速网络收敛并提高模型的检测准确率。结果表明,改进的ECSF-YOLOv7模型在棉田虫害测试集上的平均精度均值(mean average precision,mAP)为95.71%,检测速度为69.47帧/s。与主流的目标检测模型YOLOv7、SSD、YOLOv5l和YOLOX-m相比,ECSF-YOLOv7模型的mAP分别高出1.43、9.08、1.94、1.52个百分点,并且改进模型具有参数量更小、检测速度更快的优势,可为棉田虫害快速准确检测提供技术支持。 相似文献
87.
为研究柳杉Cryptomeria fortunei人工林不同坡位土壤动物群落结构特征,采用手捡法和干湿漏斗法在四川盆周西缘山地3个不同坡位(海拔分别为1 088 m,987 m和830 m)的柳杉人工林设置样地(分别为样地Ⅰ,样地Ⅱ和样地Ⅲ)进行土壤动物群落调查。结果显示:试验所采集到的土壤动物平均密度为3.46 104只m-2,隶属于5门13纲94类,其中,土壤动物密度和类群数均以样地Ⅲ最高,分别为6.53 104只m-2和66类,以样地Ⅰ最低,分别为1.35 104只m-2和38类,土壤动物密度和类群数呈现出随坡位高度增加而减少的趋势;从垂直分布来看,各土层土壤动物密度均随着坡位的上升而减少,各样地有大于43%的土壤动物个体分布在0~5 cm土层(凋落物层除外),有大于72%的土壤动物类群分布在凋落物层;除Simpson优势度指数(C)外,土壤动物多样性指数均以样地Ⅲ最高,同时,各样地间土壤动物群落Sorenson相似性系数较Morisita-Horn相似性系数波动更大,表明坡位对柳杉人工林下土壤动物群落各类群的相对数量影响较类群数的影响大。图3表5参20 相似文献
88.
89.
90.